Как работают чат-боты на основе ИИ

Как работают чат-боты на основе ИИ?: Общая информация

Существует множество фактов, указывающих на то, что искусственный интеллект упрощает многие дела, изменяя нашу жизнь к лучшему. Все большее число предприятий проявляют интерес к этой технологии. А те, кто ранее уже доверился широкому спектру возможностей ИИ, теперь могут извлечь выгоду из-за более высокой производительности и конкурентоспособности, особенно в случае работы с чат-ботами. В этой статье объясним, почему эти технологии пользуются большим спросом, и как выглядит хорошо сделанная диалоговая платформа.

Историческая справка

Как вы знаете, искусственный интеллект – это термин, имеющий большое количество толкований. Он включает прогнозный синтаксический анализ, машинный перевод и многие другие области. Среди них многообещающими являются технологии понимание естественного языка (NLU) и генерация естественного языка (NLG), эти области имеют самые высокие темпы роста. Согласно прогнозу ResearchAndMarkets, к 2026 году мировой рынок ИИ достигнет рыночной стоимости в 28,6 млрд долларов.

Обработка естественного языка (NLP) – это область науки, которая описывает взаимодействие между компьютерами и человеческими языками. Его основная задача – запрограммировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.

Понимание естественного языка (NLU) – занимается преобразованием необработанных данных в язык, понятным машинам. То есть NLU – это способность машины понимать, что говорит ему пользователь.

Первые чат-боты появились довольно давно. Все началось с Алана Тьюринга в 50-х, лингвистики и исследовательской деятельности в области машинного обучения в 90-х (ученые начали создавать программы для компьютеров, чтобы те анализировали большие объемы данных и делали выводы).

В 2001 году Ричард Уоллес разработал AIML (язык разметки искусственного интеллекта) и построил на его основе чат-бота ALICE (искусственный лингвистический компьютерный объект в Интернете).

Эту методологию назвали «подходом, основанным на правилах», и в течение следующих десяти лет все усилия по созданию чат-бота сводились к реорганизации и совершенствованию этой методологии. По сути, условно значимые части фраз обнаруживаются, кодируются, и создается язык сценариев, который позволяет создавать сценарии разговора. Сегодня большинство умных помощников используют этот подход. Новейшие среды разработки – это сложные системы, которые включают:

  • Часть NLU, которая содержит распознавание намерений.
  • Лингвистические модули (например, морфологический анализ, проверка орфографии и т. д.)
  • Модули управления диалогами с локальным и глобальным сохранением контекста.
  • Интеграции и внешние API.

Надо признать, многие решения на основе этой системы требуют значительных усилий. Надо потратить много времени на то, чтобы чат-бот мог общаться по широкому кругу тем или по конкретной дисциплине. Но сейчас все изменилось, благодаря разработке алгоритмов, которые определяют семантическое сходство и решения машинного обучения.

Это, в свою очередь, сделало подходы к классификации текста и обучению моделей NLU быстрыми и удобными. Процесс разработки сложного чат-бота стал намного проще. Расширение мессенджеров и веб-чатов наряду с заметным прогрессом в технологиях моделирования и распознавания голоса привело к быстрому проникновению технологий NLU в 2015–2019 гг.

Почему эти технологии сейчас так популярны?

Есть несколько факторов, которые способствуют их росту на рынке:

  1. Колл-центры

Это лучший рынок для реализации алгоритмов NLU. Тысячи компаний, начиная с банков, крупных корпораций розничной торговли, малых и средних предприятий, пользуются услугами колл-центров -они могут обслуживать своих клиентов силами всего двух или трех менеджеров службы поддержки. Искусственному интеллекту делегировано огромное количество рутинных операций:

  • Чат-боты отвечают на стандартные вопросы (применяется принцип FAQ)
  • В режиме «управления звонками» перенаправляют пользователя в нужный отдел через интеллектуальный IVR
  • Работает консультантом – помогает операторам call-центра подсказками

Все эти действия позволяют сократить расходы на персонал и увеличить пропускную способность колл-центра без увеличения штата. Альянс бот + оператор является наиболее эффективным способом – агент берет трубку только тогда, когда у клиента возникают сложные аналитические вопросы, поэтому он сможет уделить им столько времени, сколько необходимо для решения его проблемы.

  1. Голосовые гаджеты

3 года назад появился Amazon Echo, который сделал все немного удобнее: теперь Alexa может нежно разбудить вас по утрам, включить музыку, найти интересные факты и новости, управлять устройствами умного дома, вызвать такси и сделать заказ пиццы. Это первое массовое устройство с хорошей системой распознавания голоса и возможностью реально слышать запрос даже при громких внешних шумах. Затем Google анонсировал свой Google Home.

Лидеры рынка Китая, гигантские интернет-компании выпускают собственные умные гаджеты – Baidu, Xiaomi, Alibaba, Tencent и JD.com. Этот рынок не ограничивается только роботами, игрушками, умными часами и умной бытовой техникой – наверняка мы увидим много новых и крутых технологических приложений.

  1. Интеллектуальные виртуальные помощники

Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri, Microsoft Cortana и некоторые другие – все они используют виртуальных помощников. Виртуальные помощники встроены во многие разные умные устройства, но наиболее распространенными среди них являются смартфоны. Голосовые помощники – самая перспективная категория продуктов. Общее количество продаж оценивается в 120 миллионов устройств в прошлом году. Вот почему рынок чат-ботов на основе искусственного интеллекта имеет огромные возможности для бизнеса – виртуальные помощники могут взять на себя автоматизацию поддержки и стать важной точкой контакта бизнеса с клиентами.

Как работает чат-бот на основе ИИ?

Схема взаимодействия пользователя с чат-ботом может быть представлена так:

Прежде всего, пользователь отправляет свой запрос в один из доступных каналов – умные часы, телефоны и т. д. За каждым запросом скрывается намерение – желание пользователя получить правильный ответ или получить услугу, продукт или какой-либо контент, например, музыку или видео.

Затем может следует обработка и преобразование формата сообщения. Диалоговые платформы используют методы распознавания текста, в то время как некоторые каналы могут рассматривать только голос. Речевая диалоговая система состоит из автоматического распознавателя речи (ASR), синтезатора преобразования текста в речь (TTS) и систем интеграции. В некоторых случаях может потребоваться распознать голос человека – в этом случае используются биометрические платформы.

Запрос преобразуется в текст, а затем передается на платформу диалога. Цель платформы – уловить основную семантику данной последовательности слов, обработать должным образом и дать правильный ответ или действие. Для этого диалоговые платформы используют ряд технологических процессов, таких как нормализация текста, морфологический и синтаксический анализ, семантический анализ, ранжирование гипотез, генерация запросов через API к внешней базе данных и информационным системам.

Примером этих систем является любая CRM-система, контактные базы или сервисы, такие как Deezer или Google Play Music. После получения данных диалоговая платформа формирует ответ – текст, голосовое сообщение (посредством TTS). Затем он запускает потоковую передачу контента или уведомляет о выполненном действии (например, о размещении заказа в интернет-магазине).

Как осуществляется обработка запросов в диалоговой платформе?

Обычный паттерн работы стандартной платформы можно представить так: Основной цикл обработки клиентского запроса состоит из следующих действий:

  1. Система принимает запрос клиента в модуль управления диалогами – DialogManager.
  2. DialogManager берет контекст диалога из базы данных.
  3. Запрос клиента (вместе с контекстом) поступает на обработку в NLU-модуль, где определяется намерение пользователя.
  4. Опираясь на сценарий диалога и извлеченные данные, DialogManager определяет наиболее подходящий режим (окно, экран, диалоговая страница), который максимально соответствует высказываниям клиента.
  5. Выполнение бизнес-логики по сценарию чат-бота.
  6. Активация внешних инфосистем (если они запрограммированы в бизнес-логике).
  7. Генерация текстового ответа с использованием функций согласования слов.
  8. Сохранение контекста и настроек диалога для обработки дальнейших запросов.
  9. Отправка ответа клиенту.

Управление диалогом, в котором определяется общий контекст – важная часть процесса деятельности системы. В ходе этого процесса та или иная фраза будет пониматься по-разному, в зависимости от того, кто ее сказал и какие дополнительные данные были предоставлены (например, местоположение пользователя). В некоторых системах DialogManager управляет заполнением слотов (заполнение контекста необходимыми данными, которые могут быть извлечены из фраз клиента или предыдущего контекста, или могут быть запрошены у клиента).

Самым сложным этапом работы является анализ высказывания. Этот процесс называется пониманием естественного языка (NLU), что на самом деле означает понимание значения фразы. В упрощенной форме процесс понимания языка состоит из следующих шагов:

  • Предварительная обработка текста
  • Понимание намерений клиента
  • Понимание значений фраз и предложений.

Из чего должна состоять диалоговая платформа?

Современная диалоговая платформа должна включать в себя множество функций и модулей процессов. Чем больше интеграций имеет платформа, тем меньше времени и усилий потребуется, чтобы развить на ней новый функционал. Схемы классификации и машинное обучение ускоряют процесс, поскольку они анализируют большое количество файлов за довольно короткое время. При интеграции в единую систему разные методы разработки могут быть объединены в рамках одного проекта.

Инструменты визуального проектирования навыков помогают ускорить развитие навыков, упростить процесс отладки и визуализировать дальнейший поток диалога между пользователем и системой. У диалоговых платформ есть несколько очень важных характеристик. Это глубокая аналитика, специальные фильтры, многоязычная поддержка, сохранение контекста, точность алгоритма, производительность, масштабируемость и стабильность. И эти характеристики стоит учитывать при создании умного чат-бота.

Эра голосовых чат-ботов: что будет дальше

Согласно исследованию Capgemini, 40% потребителей совсем скоро будут использовать голосового чат-ботов через мобильное приложение или веб-сайт, крупные компании и малые и средние предприятия, стремящиеся привлечь новых клиентов, вносят большой вклад в голосовые чат-боты на основе ИИ. Они становятся новой технологией, позволяющей повысить эффективность, продуктивность и качество обслуживания клиентов.

Разработчики используют новые сервисы для создания, обучения и размещения чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Благодаря продуманным инструментам процесс разработки голосового чат-бота достаточно прост; ряд платформ даже не требуют навыков программирования. Очень скоро появится еще больше интересных платформ, основанных на ИИ, и это сделает следующий 2021 год годом возможностей, вызовов и перемен.

 

У Вас есть идеи что можно было бы добавить или изменить в этой статье? Дайте нам знать!

Почитайте о кейсах, реализованных на платформе Konverbot

Konverbot помогает разработать и интегрировать чат бот для большинства задач.

Konverbot – платформа чат-ботов для бизнеса. Хотите пообщаться с сотрудником нашей компании, и задать вопрос о чат-ботах? 

Мы автоматизируем бизнес-процессы в компаниях по всему миру